論文の概要: A Low Complexity Quantum Principal Component Analysis Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00831v2
• Date: Wed, 13 Jan 2021 09:08:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-30 04:09:58.365512
• Title: A Low Complexity Quantum Principal Component Analysis Algorithm
• Title（参考訳）: 低複雑性量子主成分分析アルゴリズム
• Authors: Chen He, Jiazhen Li, Weiqi Liu and Z.Jane Wang
• Abstract要約: 本稿では,低複雑性量子主成分分析(qPCA)アルゴリズムを提案する。 これは、データマトリックスのすべてのコンポーネントではなく、データマトリックスの主成分を量子レジスタに抽出することで、次元の縮小を実現する。 提案したqPCAをIBM量子コンピューティングプラットフォーム上に実装し,実験結果と期待値が一致した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.697990741989717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a low complexity quantum principal component analysis (qPCA) algorithm. Similar to the state-of-the-art qPCA, it achieves dimension reduction by extracting principal components of the data matrix, rather than all components of the data matrix, to quantum registers, so that samples of measurement required can be reduced considerably. However, the major advantage of our qPCA over the state-of-the-art qPCA is that it requires much less quantum gates. In addition, it is more accurate due to the simplification of the quantum circuit. We implement the proposed qPCA on the IBM quantum computing platform, and the experimental results are consistent with our expectations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,低複雑性量子主成分分析(qPCA)アルゴリズムを提案する。 最先端のqPCAと同様に、データマトリックスのすべてのコンポーネントではなく、データマトリックスの主成分を量子レジスタに抽出することで次元の縮小を実現し、必要な測定サンプルを大幅に削減することができる。 しかし、最先端のqPCAに対する我々のqPCAの大きな利点は、より少ない量子ゲートを必要とすることである。 さらに、量子回路の単純化により、より正確である。 提案したqPCAをIBM量子コンピューティングプラットフォーム上に実装し,実験結果と期待値が一致した。

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